从C-cod实现python中的噪声函数

Question

我想试试程序化的内容生成算法，并决定从噪声（Perlin、value等）开始

为此，我需要一个通用的n维噪声函数。为此，我编写了一个函数，返回给定维度的噪声生成函数：

small_primes = [1, 83, 97, 233, 61, 127]

def get_noise_function(dimension, random_seed=None):
    primes_list = list(small_primes)
    if dimension > len(primes_list):
        primes_list = primes_list * (dimension / len(primes_list))
    rand = random.Random()
    if random_seed:
        rand.seed(random_seed)
    # random.shuffle(primes_list)
    rand.shuffle(primes_list)

    def noise_func(*args):
        if len(args) < dimension:
            # throw something
            return None
        n = [a*b for a, b in zip(args, primes_list)]
        n = sum(n)
        #n = (n << 13) ** n
        n = (n << 13) ^ n
        nn = (n * (n * n * 60493 + 19990303) + 1376312589) & 0x7fffffff
        return 1.0 - (nn / 1073741824.0)

    return noise_func

我认为，问题在于计算。我的代码基于以下两篇文章：

• Hugo Elias' value noise implementation（页末）
• libnoise documentation

我的一个测试示例：

^{pr2}$

它总是返回-0.281790983863，即使在更高的维度和不同的种子上。在

问题是，我相信，C/C++中有一些计算是溢出的，一切都是有效的。在python中，它只计算一个巨大的数字。在

我该如何纠正这一点，或者，如果可能的话，如何生成一个伪随机函数，该函数在被植入种子之后，对于某个输入总是返回相同的值。在

[编辑]修复了代码。现在它起作用了。在

Answer 1

其中，来自Hugo Elias的参考代码有：

 x = (x<<13) ^ x

你有：

^{pr2}$

我相信Elias在做位异或，而你却有效地将8192*n提高到n的次幂，这给了你巨大的价值。那么

nn = (n * (n * n * 60493 + 19990303) + 1376312589) & 0x7fffffff

把这个巨大的n变成更大的，直到你最终扔掉除了最后31位以外的所有东西。没什么意义；—）

尝试将代码更改为：

n = (n << 13) ^ n

看看这是否有用。在